基于动态种群结构的粒子群算法及仿真研究

针对标准粒子群算法易陷入局部最优而早熟的问题,提出了一种基于动态种群结构的粒子群算法。该算法在种群结构中引入小世界网络模型,由于网络模型的演化,使算法具有动态的种群结构,从而保持了种群的多样性。同时为了使粒子尽可能地分布在不同的搜索空间,在网络模型演化过程中考虑了结点的个体价值。为了加快算法的收敛速度,在进化后期采用全局模型粒子群算法。通过对三个经典测试函数优化问题的数值仿真并与其它方法进行比较,结果表明了算法的有效性和实用性。     

基于微分进化算子的量子粒子群优化算法及应用

分析了量子粒子群优化算法(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)的进化方程,指出其存在的局部收敛问题,通过将微分进化(Differential Evolution,DE)的基本操作思想引入到QPSO中,提出了改进的QPSO算法(QPSO-DE);算法改进的方法是在粒子搜索过程中,以一定的概率对粒子的每一维执行微分进化操作,以增加粒子的随机性,从而减少了粒子群体因多样性缺失而易于陷入局部最优或停滞的情况,增强了粒子群体的搜索能力,提高了算法的优化性能;对多个标准测试函数及在IIR数字滤波器优化设计中的仿真实验结果表明,与PSO算法和QPSO算法相比,QPSO-DE算法能够取得更好的优化结果。     

基于改进粒子群算法的系统辨识新方法

提出了一种利用改进的粒子群优化算法对系统进行辩识的方法.该方法是将典型的数学模型的相互组合而构成系统模型的新辨识方法,即首先将系统结构辨识问题转化为组合优化问题,然后采用粒子群优化算法同时实现系统的结构辨识与参数辨识.为了进一步增强粒子群优化算法的辨识性能,提出了利用一种改进的粒子群优化算法.最后,给出了仿真示例,结果验证了所给的系统辨识方法的合理性和有效性.     

Hybrid particle swarm optimization for multiobjective resource allocation

Resource allocation （RA） is the problem of allocating resources among various artifacts or business units to meet one or more expected goals, such a.s maximizing the profits, minimizing the costs, or achieving the best qualities. A complex multiobjective RA is addressed, and a multiobjective mathematical model is used to find solutions efficiently. Then, all improved particie swarm algorithm （mO_PSO） is proposed combined with a new particle diversity controller policies and dissipation operation. Meanwhile, a modified Pareto methods used in PSO to deal with multiobjectives optimization is presented. The effectiveness of the provided algorithm is validated by its application to some illustrative example dealing with multiobjective RA problems and with the comparative experiment with other algorithm.     

Multi-objective fuzzy particle swarm optimization based on elite archiving and its convergence

A fuzzy particle swarm optimization （PSO） on the basis of elite archiving is proposed for solving multi-objective optimization problems. First, a new perturbation operator is designed, and the concepts of fuzzy global best and fuzzy personal best are given on basis of the new operator. After that, particle updating equations are revised on the basis of the two new concepts to discourage the premature convergence and enlarge the potential search space; second, the elite archiving technique is used during the process of evolution, namely, the elite particles are introduced into the swarm, whereas the inferior particles are deleted. Therefore, the quality of the swarm is ensured. Finally, the convergence of this swarm is proved. The experimental results show that the nondominated solutions found by the proposed algorithm are uniformly distributed and widely spread along the Pareto front.     

单机不同尺寸工件批调度问题的优化算法

研究了单机环境下不同尺寸工件的批调度问题,引入微粒群算法对制造跨度进行优化.首先给出了问题的微粒表达形式,并根据问题的离散优化特性对微粒状态的更新方法进行了改进;然后将微粒群算法和分批的启发式算法进行有效结合,改善近似解的质量.实验中对各类不同规模的算例均进行了仿真,结果表明了微粒群算法的有效性.     

嵌入隔离小生境技术的混沌粒子群算法

针对标准粒子群算法(standard particle swarm optimization,SPSO)无法很好平衡全局与局部搜索能力,且收敛速度较慢、易于早熟收敛等问题,提出了嵌入隔离小生境技术的混沌粒子群算法(isolation niches em-bedded in chaos particle swarm optimization,INCPSO)。利用隔离小生境技术,保证了解的多样性,同时,引入混沌搜索策略,提高了解的搜索精度和收敛速度,且避免早熟收敛。仿真试验结果表明,与标准粒子群算法和只嵌入隔离小生境技术的粒子群算法(isolation niches particle swarm optimization,INPSO)相比,嵌入隔离小生境技术的混沌粒子群算法对复杂问题的求解能力较强,寻优性能较好。     

基于MTO-MTS的钢厂合同计划方法

建立了基于MTO-MTS的钢厂合同计划的整数规划模型,模型同时考虑库存余材匹配和生产计划,以提前/拖期惩罚、交货时间窗内拖后惩罚、生产费用、库存匹配费用、合同违约惩罚总额最小为目标.根据模型特点,构造了对非可行解进行启发式修复的改进粒子群算法求解策略.仿真实验首先对参数设置进行分析,然后对多组数据进行了结果分析,并在相同条件下,对比了本文模型与分阶段考虑库存匹配/合同计划方法的实验结果,验证了本文模型和算法的有效性.     

基于改进粒子群优化算法的虚拟企业伙伴选择

在分析基本粒子群优化算法和建立虚拟企业伙伴选择多目标决策模型的基础上,提出了一种求解供应链联盟伙伴选择的优化问题的改进粒子群算法.在优化过程中,该算法以优良适应值粒子取代部分不良适应值粒子,使算法具有过滤能力,加快了搜索速度,并保证了收敛于全局最优解.实验结果用基本粒子群算法进行了验证和比较,表明该改进粒子群算法具有较好的性能和简单快速准确等特点.     

基于MPSO-BP的RBF网络自构建学习算法

采用PSO混合编码,提出了一种基于混合MPSO-BP的RBF自构建学习算法。该算法中,每个粒子由整数与实数两部分构成,分别对RBF的基函数个数及相关参数(中心、宽度和输出层权值)进行编码。同时设计了一个特殊的适应度函数,在保证精度的前提下,使网络的结构相对简单,以增强网络的自适应与泛化能力,减少主观因素设计对网络性能的影响。仿真实验表明,相对于RBF其他学习算法,所提算法隐节点少、精度高、泛化能力强。